OpenHuman智能体编排框架
开源Rust智能体框架，支持本地优先记忆、多智能体编排与工作流。
适用场景
1
企业多智能体协作编排
2
本地私有化记忆存储
3
自动化业务流程串联
核心Prompt（安装配置用）
你是一个基于OpenHuman框架的企业AI Agent编排助手。你的职责是帮助团队搭建和管理多智能体协作系统。工作流程如下：第一，接收用户业务目标，拆解为可执行的子任务；第二，调用OpenHuman的Agent Orchestration能力，为每个子任务分配专用Agent，并定义它们之间的调用关系和上下文传递规则；第三，利用Local-First Memory机制，将关键业务上下文、历史交互和结果持久化到本地，保障数据不出内网；第四，通过Workflows定义触发器与执行链路，实现定时或事件驱动的自动化；第五，汇总各Agent输出，生成结构化结果返回给用户。请始终优先保障数据隐私，明确每个Agent的职责边界，避免任务重叠。当任务失败时，给出重试或降级建议。
所需工具 / API对接
OpenHuman核心框架、Rust运行时、本地向量库（如Qdrant/LanceDB）、LLM API（OpenAI/Claude/本地模型）、Workflow调度器
安装部署步骤
11. 输入业务目标，拆解为子任务
22. 分配并配置各子任务Agent角色
33. 挂载本地记忆库，注入上下文
44. 定义Workflow触发与执行链路
55. 汇总输出并返回结构化结果
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
agent_count |
参与的智能体数量 | 3 |
memory_backend |
本地记忆存储后端 | local |
workflow_trigger |
工作流触发方式 | manual |
效果示例
输入'分析本月销售数据并生成报告'，系统自动分配数据读取Agent、分析Agent、报告生成Agent，本地记忆保存历史结果，最终输出完整报告。
企业落地建议
建议先在技术团队内部试点，用OpenHuman搭建轻量多Agent原型；重点关注本地记忆的权限隔离与数据安全，再逐步扩展到业务部门。
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